python求根值函数 python计算根号方程

python如何求平方根

1：二分法

求根号5

a:折半：       5/2=2.5

b:平方校验:  2.5*2.5=6.255，并且得到当前上限2.5

c:再次向下折半:2.5/2=1.25

d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25

e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875

f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875

每次得到当前值和5进行比较，并且记下下下限和上限，依次迭代，逐渐逼近平方根：

代码如下：

import math

from math import sqrt

def sqrt_binary(num):

x=sqrt(num)

y=num/2.0

low=0.0

up=num*1.0

count=1

while abs(y-x)0.00000001:

print count,y

count+=1

if (y*ynum):

up=y

y=low+(y-low)/2

else:

low=y

y=up-(up-y)/2

return y

print(sqrt_binary(5))

print(sqrt(5))

2：牛顿迭代

仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。

从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x²，使f(x) = num的近似解，即x² - num = 0的近似解。

从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x² - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点。

我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：

从几何图形上看，因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0。

相关问答

Q1: python求一元二次方程的根的代码

以下是Python代码，用于计算一元二次方程的根：

import math

a = float(input("请输入二次项系数a："))

b = float(input("请输入一次项系数b："))

c = float(input("请输入常数项c："))

delta = b**2 - 4*a*c

if delta 0:

print("该方程无实数根")

elif delta == 0:

x = -b / (2*a)

print("该方程有一个实数根：x =", x)

else:

x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2*a)

x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2*a)

print("该方程有两个实数根：x1 =", x1, ", x2 =", x2)

在这个程序中，用户需要输入方程的二次项系数、一次项系数和常数项。程序使用math模块中的sqrt函数来计算方程的判别式delta，然后根据delta的值判断方程的根的情况。如果delta小于0，则方程没有实数根；如果delta等于0，则方程有一个实数根；如果delta大于0，则方程有两个实数根。

程序输出方程的根，如果方程没有实数根，则输出相应的提示。

请注意，在输入系数时，要确保输入的是浮点数，否则可能会导致程序出错。

Q2: python标准库math中用来计算平方根的函数是

sqrt。《Python标准库》是机械工业出版社华章公司出版python求根值函数的图书python求根值函数，图书中python求根值函数的math中用来计算平方根的函数是sqrt。函数是数学名词python求根值函数，是代数式中，凡相关的两数X与Y，对于每个X值，都只有一个Y的对应值。

Q3: python二元一次方程求根简单

是的，使用Python求解二元一次方程组非常简单。以下是一个例子：

假设我们要求解下面这个方程组：

```

2x + 3y = 7

4x - 5y = 2

```

可以用NumPy库中的`linalg.solve()`函数来求解。代码如下：

```python

import numpy as np

# 系数矩阵

A = np.array([[2, 3], [4, -5]])

# 常数矩阵

b = np.array([7, 2])

# 求解方程组

x = np.linalg.solve(A, b)

print(x)

```

输出结果为：

```

[1.18181818 1.09090909]

```

这意味着方程组的解为x=1.18181818，y=1.09090909。

关于python求根值函数和python计算根号方程的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。